1引言
ESG 的概念首次在2004年的联合国全球契约计划中被
明确提出。ESG 是环境（Environmental ）、社会责任（Social ）和公司治理（Governance ）3个英文单词的首字母缩写，ESG 投资是投资者在投资决策中将ESG 表现综合纳入考虑的理念。
ESG 是否影响公司价值，以及如何影响公司价值变动，国外学者一直众说纷纭，主要分为正向影响、负向影响和无
显著影响，其中不同行业的ESG 标准也有所不同。ESG 优势可以增加公司价值，而劣势则会降低公司价值[1]。在市场制度较弱的国家，企业社会责任与企业价值呈正相关关系[2]。中立学者认为没有控制研发投入导致ESG 表现与财务绩效或公司价值实际应为中性关系而非正向关系[3]，或认为ESG 与公司股票价值之间无显著关系。而认为ESG 具有负面影响的学者发现，企业承担社会责任对环境敏感企业的企业价值产生了负面影响[4]。
国内，黄世忠[5]系统归纳可持续发展理论、企业社会责任理论、经济外部性理论是共同支撑ESG 的三大理论支柱，并对这三大理论支柱的核心思想进行综述。ESG 差异化影响研究方面，邱牧远和殷红[6]发现环境、公司治理、社会责任对融资成本具有差异化影响，其中环境和公司治理对融资成本降低具有显著作用，且相较于财务表现，投资者信心在ESG 表现提升市场绩效中发挥更重要的正向传导作用，
相比于低市场化地区，上市公司在高市场化地区的ESG 表现对市场绩效
的正向影响更小，投资者信心中介效应占总效应的比例也更低[7]。在构建中国ESG 价值评估体系方面，中国工商银行绿金融课题组构建了首家国内商业银行ESG 绿评级体系，形成绿发展指数和绿投资指数[8]。陈宁和孙飞[9]从ESG 三维度进行考量，提出我国应加快推进并完善ESG 整体制度框架等一系列建议。
2数据来源及说明
2.1样本选取及其来源
本文对面板数据时间段的选择，基于2015年《生态文明体制改革总体方案》时间节点，《方案》中指出建立强制性上市公司环境信息披露机制，且发布了符合我国国情的系列标准，初步建立了《社会责任报告》规范。同年港交所颁布了《ESG 指引》修订版，2016年1月1日起，将“环境”及“社会”范畴内11项“一般披露”的内容提升至“不遵守就解释”。本文研究样本选择为中国新能源汽车板块上市公司，财务数据和治理数据来源于CSMAR 数据库，ESG 评级数据则来源于WIND 数据库的华证ESG 评级，研究区间为2015年第一季度至2022年第四季度，在此基础上，本文还进行了数据调整，其原则为：①剔除了上市未满1年的样本；②剔除了ST 或*ST 类样本；③剔除了资产负债率大于1的样本；④剔除了回归变量的缺失值，
最终得到497家公司共19228个公司年度观测值。另外，为减少极端异常值的影响，本文对所有连续变量都进行了上下1%的缩尾处理。
【作者简介】王辰鑫（1998-），男，湖北襄阳人，研究生在读，从事金融风险与管理研究。
【通讯作者】杨竹节（1963-），男，湖北武汉人，教授，从事产业经济、
科技创新与投资决策、金融风险与管理研究。ESG 评级对企业价值的影响研究
——
—基于新能源汽车产业链视角王辰鑫，杨竹节，
万传龙（武汉纺织大学经济学院，武汉430200）
【摘要】随着碳达峰、碳中和、可持续发展理念的提出，企业在环境治理（E ）、社会责任（S ）和公司治理（G ）方面的表现受到社会各界的广泛关注，国内ESG 推广还处于初期阶段，随着经济正由高速度发展转向高质量发展，环境保护、社会责任需求激增，ESG 相关法律法规也正逐渐完善。论文基于2015年第一季度至2022年第四季度A 股上市新能源汽车产业链企业，通过实证方法验证企业ESG 表现对企业价值的影响。实证结果表明：企业ESG 表现越好，企业价值越高。论文为ESG 表现的正
面经济后果提供了经验证据，对企业和投资者重视ESG 表现、政府部门完善ESG 激励政策具有一定的启示。【关键词】ESG 报告质量；企业价值；新能源汽车【中图分类号】F832.5；F272.5；F426
【文献标志码】A
【文章编号】1673-1069（2023）05-0041-03
探索研究
41
2.2变量确定与测量方法
①因变量：本文取托宾Q值作为衡量企业价值的指标，较为真实地反映了公司内在价值与市场价值之间的关系。选择ROA来衡量企业的盈利能力，ROA是企业的净利润和平均资产总额的比率。ROA越高，企业利用全部资产获得利润的能力则越强，是影响所有者权益利润率的最重要的指标，能综合反映企业盈利能力。
②自变量：企业ESG表现方面，本文以机构ESG评级指标来衡量企业ESG方面的综合表现，国内华证ESG评级具有较强的综合性。本文选取华证指数构建的ESG评级来衡量ESG表现这一变量，分为9个等级，从高到低分别为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C，据华证评级，选用赋值的方法构造解释变量（ESG），将评级C到AAA共9个等级依次赋值为1到9，即评级为AAA时，ESG赋值为9；评级为AA时，ESG则赋值为8，以此类推。
③控制变量：综合以往ESG研究所采用的控制变量，本文选取企业规模（lnsize）、企业成长性（growth）、企业年龄（lnage）。除此以外，新能源汽车的研发投入也是影响企业价值的重要因素，因此，选用资产有形性（ppe）作为本文的控制变量。此外，还生成时期虚拟变量企业性质（prop）来控制行业效应和时间效应和企业性质。具体变量定义如表1所示。
表1变量选取及说明
3实证分析
3.1模型设定
为验证新能源汽车产业链上市企业ESG表现对其企业价值的影响，本文构建了如下模型：
Tobin i，t=β0+β1ESG i，t+β2lnsize i，t+β3growth i，t+β4lnage i，t+β5ppe i，t+β6prop i，t+εi，t
为验证ESG表现对企业盈利能力的影响，构建了如下模型：
ROA i，t=β0+β1ESG i，t+β2lnsize i，t+β3growth i，t+β4lnage i，t+β5ppe i，t+β6prop i，t+εi，t
式中，β0为常数项；βi（i=1，2，…，n）分别为各自变量的回归系数；ε为误差项；i为不同企业；t为不同年份。3.2描述性统计结果
表2为本文对相关研究变量的描述性统计，其结果分析如下：Tobin's Q的均值为2.50696，标准差为1.913625，最大值为27.24259，最小值为0.67335。衡量ESG报告质量的ESG 评分的指标ESG，均值为3.08857，标准差为1.144681，中位数为3.5，表明在大多数ESG评分停留在CCC评级即3分，而标准差表明，不同企业之间评分差异确实存在。另外，本文所选取的样本企业规模均值为22.3999，标准差为1.282309，最大值为27.547，最小值为19.53967，表明企业间规模有较大差异；所选取的样本企业成长性均值为0.489714，标准差为10.21611，最大值为429.0361，最小值为-0.86396，表明各企
业的成长性差异较大，甚至有的企业有负增长情况；所选取的企业上市年龄的自然对数平均在1.979311年，说明多数新能源汽车产业链中的企业成立年限不长，管理能力有待加强，但是标准差为0.872515，表明了各企业上市年限存在差异但差异不大，属于新兴制造业。
表2变量描述性统计
3.3相关性检验
表3为各主要变量之间的Pearson相关系数。相关系数矩阵表明，ESG报告质量与企业价值变量Tobin's Q的相关系数为0.588，且在1%水平下显著正相关，资产收益率与企业价值变量Tobin's Q的相关系数为0.192，并且在1%水平下显著正相关。
表3变量之间相关系数检验结果
注：***、**、*分别代表在1%、5%、10%水平下显著。下同。3.4回归检验结果
本文做了“最小二乘法”回归（OLS），如表4所示。从表4列示的模型（1）的回归结果可以看出，ESG报告质量在1%的变量观测值均值标准差最小值最大值Tobin's Q2371 2.50696 1.9136250.6733527.24259 ROA23710.0364640.071505-0.612740.379748 ESG2371 3.08857 1.14468116 ppe23710.8723590.694953-13.63611 growth23710.48971410.21611-0.86396429.0361 lnsize237122.3999 1.28230919.5396727.547 lnage2368 1.9793110.8725150 3.401197 prop23670.218420.41326101
变量类型变量名称变量度量变量符号
被解释
变量
托宾Q值年末市值/年末总资产Tobin's Q
控制变量
全部汽车标志企业规模公司总资产的自然对数lnsize 企业成长性
营业收入增长率=（本年末营业收入-上年
末营业收入）/上年末营业收入growth 企业年龄公司上市的年限自然对数lnage 资产有形性（总资产-无形资产净额）/总资产ppe 企业性质虚拟变量，令非国有企业为0，国有企业为1prop 资产收益率净利润与总资产的比值ROA
解释变量ESG评级根据华证ESG评级由低到高赋值为1~9ESG
Tobin's Q ROA ESG ppe lnsize lnage prop
Tobin's Q1
ROA0.192***1
ESG0.588***0.180***1
ppe0.059***0.020.056***1
growth-0.0130.0060.0260.0021
lnsize0.404***0.0090.239***0.244***0.053***1
lnage0.281***0.169***0.182***0.108***0.0290.523***1
prop0.126***-0.0070.094***0.091***0.0260.317***0.382*** 42
水平下正向影响企业价值，并且影响显著，资产报酬率ROA 在1%水平下显著正向影响企业价值。
表4回归结果
3.5稳健性检验
根据上文回归检验结果，企业ESG报告质量较好，ESG 评级较好的情况可以促进企业价值的提升。为增强实证结论的可靠性，本文采用每股收益（EPS）作为另一测度企业价值的指标，做进一步的验证。表5为稳健性检验结果：表明EPS 的提升对企业价值有正向影响，即财务指标优秀可以促进企业
价值提升说明稳健性检验结果支持上文回归结果，说明结论较为可靠。
表5稳健性检验结果
4研究结论及建议
4.1结论
在企业普遍追求可持续发展的背景下，企业正逐步承担起环境治理、社会责任和公司治理等责任。本文运用实证方法考察我国新能源汽车产业链的上市企业ESG表现如何影
响企业价值和盈利能力。研究发现：企业的ESG表现在提高其企业价值方面具有重要作用，企业ESG表现优秀会增加其企业价值和盈利能力，证明ESG投资策略具有价值。国家应尽快完善相应法律法规，令企业自发遵守ESG理念，助推企业实现高质量发展，以实现经济高质量发展。
4.2政策建议
企业为实现可持续发展、长期盈利，都要注意环境、社会责任和公司内部治理。本文提出如下政策建议：ESG包括环境、社会责任和公司治理一系列可持续发展理念。在环境方面，企业成立初期就将环境保护工作重视起来，包括工厂与生产线搭建、原材料预处理、生产工艺升级、产品报废后回收无害化处理等，将企业环保理念融入生产制造流程，明确环保督查的内容、方式和程序，要精准施策。
社会责任方面，企业可通过设立ESG委员会，确保各项业务管理决策的顺利实施，精准协调与各利益相关者之间的社会责任关系，注重舆情管理，重视公司员工的家属福利待遇，科学规范各利益相关者之间的关系。
公司治理方面，一是注重企业信息管理安全，建立健全的信息数据安全管理机制，保证企业信息、消费者隐私、国家社会基本信息等信息安全；二是加强公司合规管理，健全内部人才上升制度、薪酬体系、反腐败制度等；三是增强董事会的独立性，切实保证独立董事拥有独立决策判断能力。
【参考文献】
【1】Ali Fatemi and Martin Glaum and Stefanie Kaiser.ESG performance and firm value:The moderating role of disclosure[J].Global Finance Journal,2017(38):45-64.
【2】Sadok El Ghoul et al.Corporate Environmental Responsibility and the Cost of Capital:International Evidence[J].Journal of Business Ethics,2018,149(2):335-361.
【3】Abagail McWilliams and Donald S.Siegel and Patrick M.Wright. Corporate Social Responsibility:Strategic Implications*[J].Journal of Management Studies,2006,43(1):1-18.
【4】Yoon Bohyun and Lee Jeong and Byun Ryan.Does ESG Performance Enhance Firm Value?Ev
idence from Korea[J]. Sustainability,2018,10(10):3635.
【5】黄世忠.支撑ESG的三大理论支柱[J].财会月刊,2021(19):3-10.【6】邱牧远，殷红.生态文明建设背景下企业ESG表现与融资成本[J].
数量经济技术经济研究,2019,36(03):108-123.
【7】张长江，珗
张，陈雨晴.ESG表现、投资者信心与上市公司绩效[J].环境经济研究,2021,6(04):22-39.
【8】中国工商银行绿金融课题组，张红力，周月秋，等.ESG绿评级及绿指数研究[J].金融论坛,2017,22(09):3-14.
【9】陈宁，孙飞.国内外ESG体系发展比较和我国构建ESG体系的建议[J].发展研究,2019(03):59-64.
变量
（1）
Tobin's Q（2）ROA
ESG0.8652***
[21.17]0.0112***
[8.76] ppe-0.1074***
[-3.24]0.0031
[1.37] growth-0.0021***
[-4.07]0.1[-0.15] lnsize-0.3973***
[-7.94]0.0094***
[7.25] lnage-0.1367*
[-1.89]-0.0198***
[-10.11]
N r2 r2_a 2400.00
0.4236
0.4221
2400.00
0.0749
0.0726
prop0.1295
[1.42]0.0089***
[2.86] _cons9.0744***
[9.45]-0.1747***
[-6.05]
变量
（1）
Tobin's Q（2）ROA
EPS0.4800***
[9.02]0.0642***
[16.73] ppe-0.1220***
[-3.35]0.0015
[1.47] growth0.0021**
[2.03]0.0001**
[2.08] lnsize-0.6648***
[-10.38]-0.0076***
[-5.65] lnage-0.1047
[-1.27]-0.0048***
[-2.85]
N r2 r2_a 2400.00
0.2107
0.2087
2400.00
0.5293
0.5281
prop0.027[0.26]-0.0043*
[-1.91]
_cons17.5150***
[13.13]0.1905***
[6.92]
探索研究
43
发布评论